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山东大学人工智能实验二实验报告

山东大学人工智能实验二实验报告
山东大学人工智能实验二实验报告

山东大学计算机科学与技术学院人工智能课程实验报告

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return 0;

}

运行截图如下所示：

结论分析与体会：

生物化学实验六——酵母RNA的提取与含量测定 山东大学实验报告

实验六——酵母RNA的提取与含量测定 13生物基地 201300140059 刘洋 2015-05-10 同组者：张奕 一、实验目的 1.掌握稀碱法提取酵母RNA的原理和方法。 2.掌握紫外分光光度计的使用。 3.了解和掌握紫外吸收法测定RNA浓度的原理。 二、实验原理 酵母核酸中RNA含量较多，DNA则少于2%。RNA可溶于碱性溶液，当碱被中和后，可加乙醇使其沉淀，由此即可得到RNA制品。但是用碱液提取的RNA有不同的降解。 核酸及其衍生物，核苷酸、核苷、嘌呤和嘧啶有吸收紫外光的性质，其吸收高峰在260nm 左右，且一定浓度范围内其浓度与吸光度成正比（浓度为5μg/ml—45μg/ml吸光度与浓度成正比），利用此性质，可用RNA标准液绘制RNA吸光标准曲线(标准曲线的斜率为0.022-0.024左右)，测定样品RNA浓度。由于蛋白质在280nm的光吸收，对核酸测定有一定的干扰作用，最大吸收峰在280nm处，原因是蛋白质组成中常含有酪氨酸和色氨酸等芳香族氨基酸。所以如果有蛋白质的干扰必须得先测260nm处的吸光度，再测280nm处的吸光度，通过计算消除其对核酸的影响。 三、实验器材 干酵母粉 电子天平 量筒 容量瓶100ml 磁力搅拌器 试管 100℃水浴锅pH试纸（pH1-14）烧杯 离心机 722型分光光度计锥形瓶 离心管 四、实验试剂 0.2%氢氧化钠溶液95%乙醇 无水乙醚酸性乙醇（5ml浓Hcl加入到500ml95%乙醇中混匀）RNA标准蛋白溶液（200μg/ml）

1.RNA的提取 （1）称取4g干酵母粉，放入200ml锥形瓶中，加入40ml0.2%的氢氧化钠溶液混匀，在沸水浴中煮沸30min中并冷却； （2）冷却后，把液体倒入离心管中，在4000r/min的条件下离心15min； （3）离心后留上清液加入95%的酸性乙醇40ml，边加边搅拌，静置5min左右，再4000r/min的条件下离心5min； （4）离心后保留沉淀，用20ml 95%乙醇分两次洗涤沉淀，每次洗后在3000r/min的条件下离心5min； （5）离心后的沉淀再用无水乙醇10ml洗涤两次，每次用3000r/min离心5min； （6）离心结束后，收集沉淀与滤纸上，称重备用。 2.RNA样液的配制 （1）取粗RNA0.2-0.25g与烧杯中，加入5mlNaOH溶液，搅拌，溶解，调成糊状。 （2）再加入蒸馏水40ml，搅拌混匀，调PH至7.0后，放入100ml容量瓶中定容。 （3）再分3-4次分别取2ml定容后溶液于100ml容量瓶中继续定容待测,并且把容量瓶依次编号为A、B、C。 3.RNA标准曲线的绘制 （1）取洁净的试管，依次标号为1-10、A、B、C后，按照下表分别往各试管中加所需液体，并用磁力搅拌器混匀。 （2）混匀后以0号试管为参比液，在260nm下测各试管的吸光度A，并根据0-9试管的吸光值绘制出RNA标准曲线，并最终得出样品的浓度。 六、注意事项 1.离心机的使用，使用前一定要将两离心液（包括外壳）在天平上调平，对称放置在离 心机上，防止力臂不对称而损坏离心机。 2.紫外分光光度计的使用，要先预热10分钟，往比色皿中到液体只需到三分之二即可， 防止液体溢出腐蚀仪器，爱护仪器。

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人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034 目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)

课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00

实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题

四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) { printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置，y为箱子的位置 } void Monkey_Move_Box(char x, char y) { printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置，y为香蕉的位置 } void Monkey_On_Box() { printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i); } void Monkey_Get_Banana() { printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i); } void main() { unsigned char Monkey, Box, Banana; printf("********智能1501班**********\n"); printf("********06153034************\n"); printf("********刘少鹏**************\n"); printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n"); printf("Monkey\tbox\tbanana\n"); scanf("%c", &Monkey); getchar(); printf("\t"); scanf("%c", &Box); getchar(); printf("\t\t"); scanf("%c", &Banana); getchar(); printf("\n操作步骤如下\n"); if (Monkey != Box) { Monkey_Go_Box(Monkey, Box); } if (Box != Banana)

游戏人工智能实验报告记录四

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实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键

资源视图中下方 选择ID和键值

3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();

山东大学操作系统实验报告4进程同步实验

山东大学操作系统实验报告4进程同步实验

计算机科学与技术学院实验报告 实验题目：实验四、进程同步实验学号： 日期：20120409 班级：计基地12 姓名： 实验目的： 加深对并发协作进程同步与互斥概念的理解，观察和体验并发进程同步与互斥 操作的效果，分析与研究经典进程同步与互斥问题的实际解决方案。了解 Linux 系统中 IPC 进程同步工具的用法，练习并发协作进程的同步与互斥操作的编程与调试技术。 实验内容： 抽烟者问题。假设一个系统中有三个抽烟者进程，每个抽烟者不断地卷烟并抽烟。抽烟者卷起并抽掉一颗烟需要有三种材料：烟草、纸和胶水。一个抽烟者有烟草，一个有纸，另一个有胶水。系统中还有两个供应者进程，它们无限地供应所有三种材料，但每次仅轮流提供三种材料中的两种。得到缺失的两种材料的抽烟者在卷起并抽掉一颗烟后会发信号通知供应者，让它继续提供另外的两种材料。这一过程重复进行。请用以上介绍的 IPC 同步机制编程，实现该问题要求的功能。 硬件环境： 处理器：Intel? Core?i3-2350M CPU @ 2.30GHz ×4 图形：Intel? Sandybridge Mobile x86/MMX/SSE2 内存：4G 操作系统：32位 磁盘：20.1 GB 软件环境： ubuntu13.04 实验步骤： （1）新建定义了producer和consumer共用的IPC函数原型和变量的ipc.h文件。

（2）新建ipc.c文件，编写producer和consumer 共用的IPC的具体相应函数。 （3）新建Producer文件，首先定义producer 的一些行为，利用系统调用，建立共享内存区域，设定其长度并获取共享内存的首地址。然后设定生产者互斥与同步的信号灯，并为他们设置相应的初值。当有生产者进程在运行而其他生产者请求时，相应的信号灯就会阻止他，当共享内存区域已满时，信号等也会提示生产者不能再往共享内存中放入内容。 （4）新建Consumer文件，定义consumer的一些行为，利用系统调用来创建共享内存区域，并设定他的长度并获取共享内存的首地址。然后设定消费者互斥与同步的信号灯，并为他们设置相应的初值。当有消费进程在运行而其他消费者请求时，相应的信号灯就会阻止它，当共享内存区域已空时，信号等也会提示生产者不能再从共享内存中取出相应的内容。 运行的消费者应该与相应的生产者对应起来，只有这样运行结果才会正确。

人工智能实验报告

《人工智能》课外实践报告 项目名称：剪枝法五子棋 所在班级： 2013级软件工程一班 小组成员：李晓宁、白明辉、刘小晶、袁成飞、程小兰、李喜林 指导教师：薛笑荣 起止时间： 2016-5-10——2016-6-18

项目基本信息 一、系统分析 1.1背景

1.1.1 设计背景 智力小游戏作为人们日常休闲娱乐的工具已经深入人们的生活，五子棋更成为了智力游戏的经典，它是基于AI的αβ剪枝法和极小极大值算法实现的人工智能游戏，让人们能和计算机进行对弈。能使人们在与电脑进行对弈的过程中学习五子棋，陶冶情操。并且推进人们对AI的关注和兴趣。 1.1.2可行性分析 通过研究，本游戏的可行性有以下三方面作保障 （1）技术可行性 本游戏采用Windows xp等等系统作为操作平台，使用人工智能进行算法设计，利用剪枝法进行编写，大大减少了内存容量，而且不用使用数据库，便可操作，方便可行，因此在技术上是可行的。 （2）经济可行性 开发软件：SublimText （3）操作可行性 该游戏运行所需配置低、用户操作界面友好，具有较强的操作可行性。 1.2数据需求 五子棋需要设计如下的数据字段和数据表： 1.2.1 估值函数：

估值函数通常是为了评价棋型的状态，根据实现定义的一个棋局估值表，对双方的棋局形态进行计算，根据得到的估值来判断应该采用的走法。棋局估值表是根据当前的棋局形势，定义一个分值来反映其优势程度，来对整个棋局形势进行评价。本程序采用的估值如下： 状态眠二假活三眠三活二冲四假活三活三活四连五 分值 2 4 5 8 12 15 40 90 200 一般来说，我们采用的是15×15的棋盘，棋盘的每一条线称为一路，包括行、列和斜线，4个方向，其中行列有30路，两条对角线共有58路，整个棋盘的路数为88路。考虑到五子棋必须要五子相连才可以获胜，这样对于斜线，可以减少8路，即有效的棋盘路数为72路。对于每一路来说，第i路的估分为E(i)=Ec(i)-Ep(i)，其中Ec(i)为计算机的i路估分，Ep(i)为玩家的i路估分。棋局整个形势的估值情况通过对各路估分的累加进行判断，即估值函数： 72 F（n）= Σ E(i) i=1 1.2.2 极小极大值算法: 极大极小搜索算法就是在博弈树在寻找最优解的一个过程，这主要是一个对各个子结点进行比较取舍的过程，定义一个估值函数F(n)来分别计算各个终结点的分值，通过双方的分值来对棋局形势进行分析判断。以甲乙两人下棋为例，甲为max，乙为min。当甲走棋时，自然在博弈树中寻找最大点的走法，轮到乙时，则寻找最小点的走法，如此反复，这就是一个极大极小搜索过程，以此来寻找对机器的最佳走法。

游戏人工智能实验报告四

实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键 资源视图中 下方

选择ID和键值 3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2

山东大学信息安全实验报告

山东大学软件学院 信息安全导论课程实验报告 学号：201300301385 姓名：周强班级： 2013级八班 实验题目：缓冲区溢出实验 实验学时：日期： 实验目的： （1）了解缓冲区溢出的原理 （2）利用缓冲区溢出现象构造攻击场景 （3）进一步思考如何防范基于缓冲区溢出的攻击 硬件环境： 软件环境： WindowsXP操作系统 VS2008 实验步骤与内容： （1）了解缓冲区溢出的原理 缓冲区溢出简单来说就是计算机对接收的输入数据没有进行有效的检测（理情况下是程序检测数据长度并不允许输入超过缓冲区长度的字符），向缓冲区内填充数据时超过了缓冲区本身的容量，而导致数据溢出到被分配空间之外的内存空间，使得溢出的数据覆盖了其他内存空间的数据。 看一个代码实例，程序如下： void function(char *str) { char buffer[16]; strcpy(buffer,str); } 上面的strcpy()将直接把str中的内容copy到buffer中。这样只要str的长度大于16，就会造成buffer的溢出，使程序运行出错。

（2）利用缓冲区溢出现象构造攻击场景 首先打开Microsoft Visual C++，新建工程和cpp文件，复制实验指导书的代码进行编译连接： 单击运行按钮，然后第1次输入“zhouqianga”，第2次输入2个“ga”，即可看到输出“correct”。

按F10开始进行逐步调试： 当第一次执行gets()函数之前，内存情况如下图所示

在最新的版本中gets被认为是不安全的，gets从标准输入设备读字符串函数。可以无限读取，不会判断上限，以回车结束读取，所以程序员应该确保buffer的空间足够大，以便在执行读操作时不发生溢出。现在都被要求改为get_s。来防止溢出。 如下图所示。 （3）学习例子程序2：数据被执行 在xp系统下，直接运行Exploit-1.1.exe，如下图所示：

(完整word版)哈工大人工智能导论实验报告

人工智能导论实验报告 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 2016.12.20

目录 人工智能导论实验报告 (1) 一、简介(对该实验背景，方法以及目的的理解) (3) 1. 实验背景 (3) 2. 实验方法 (3) 3. 实验目的 (3) 二、方法（对每个问题的分析及解决问题的方法） (4) Q1: Depth First Search (4) Q2: Breadth First Search (4) Q3: Uniform Cost Search (5) Q4: A* Search (6) Q5: Corners Problem: Representation (6) Q6: Corners Problem: Heuristic (6) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (7) Q8: Suboptimal Search (7) 三、实验结果（解决每个问题的结果） (7) Q1: Depth First Search (7) Q2: Breadth First Search (9) Q3: Uniform Cost Search (10) Q4: A* Search (12) Q5: Corners Problem: Representation (13) Q6: Corners Problem: Heuristic (14) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (14) Q8: Suboptimal Search (15) 自动评分 (15) 四、总结及讨论（对该实验的总结以及任何该实验的启发） (15)

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人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034

目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00

实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) {

山东大学-中间件实验报告

山东大学软件学院 中间件技术课程实验报告

onResize(); }, error : function(e) { alert('初始化数据错误！'); } }); }); 并从bootstrap上找一些已经写好的布局，作为参考。加入到网页的界面中。 一、数据库操作的封装 1、AutoCreateDB——自动创建数据库 （1）可以根据下列query的结果判断数据库是否存在： Object obj = dao.QueryOnly("SELECT COUNT(*) FROM INFORMATION_SCHEMA.SCHEMATA WHERE SCHEMA_NAME=?",new Object[] { DATABASE }); 不存在则创建数据库，则执行executeCreate方法。 （2）AutoCreateDB自动创建数据库的表 遍历表，对于数据库中的每一个表，都执行“检测、若不存在则创建”操作，可以根据该query的结果判断数据库的表是否存在，不存在则创建数据库表，则执行executeCreate方法。 2、JdbcDao数据库相关操作 （1）在JdbcDao 中定义应用与数据库建立连接，其相关参数从 config.properties中获取： /**获取Connection连接*/ public Connection getConnection(){ Connection conn = null; System.out.println(JDBC_URL); System.out.println(USER_NAME); System.out.println(USER_PWD); try { conn = DriverManager.getConnection(JDBC_URL,USER_NAME,USER_PWD);

人工智能实验报告

计算机科学与技术1341901301 敏 实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、算法描述 （1）算法基本思想的文字描述；

人工智能实验报告

实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言，用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成：知识库、推理机。它的基本语法是： (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构： （1）.知识库由事实库（初始事实+初始对象实例）和规则库组成。 事实库： 表示已知的数据或信息，用deftemplat，deffact定义初始事实表FACTLIS，由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成，其格式如下： 模板： （deftemplate [] *） :: = | 事实： （deffacts [] *） 当CLIPS系统启动推理时，会把所有用deffact定义的事实自动添加到工作存储器中。常用命令如下：asser：把事实添加到事实库（工作存储器）中retract:删除指定事实 modify :修改自定义模板事实的槽值duplicate :复制事实 clear:删除所有事实 规则库 表示系统推理的有关知识，用defrule命令来定义，由规则头、后跟零个或多个条件元素以 及行为列表组成，其格式如下： （defrule [] * ; =>

山东大学软件测试实验报告

实验一。黑盒测试 一、等价类划分 电话号码问题某城市电话号码由三部分组成。它们的名称和内容分别是： （1）地区码：空白或三位数字； （2）前缀：非'0'或'1'的三位数字； （3）后缀：4 位数字。 假定被测程序能接受一切符合上述规定的电话号码，拒绝所有不符合规定的电话号码。根据该程序的规格说明，作等价类的划分，并设计测试方案。 根据题目,分别将地区码、前缀、后缀进行分类，分析结果如下： 输入有效等价类编号无效等价类编号 地区码空白 1 包含其他字符 3 三位数字 2 少于三位 4 多于三位 5 前缀非0或 非1的三位数6 包含其他字符8 包含0的三位数9 包含1的三位数10 少于三位数11 多于三位数12 后缀四位数字7 包含其他字符13 少于四位数14 多于四位数15 根据上图的分析，可的测试用例 测试数据预期结果覆盖类地区码前缀后缀 空白555 4344 接受（有效）1、6、7 232545 4343 接受（有效）2、6、7 A23 322 4343 拒绝（无效） 3 21322 4343 拒绝（无效） 4 2323322 4343 拒绝（无效） 5 232 32A4343 拒绝（无效）8 232 208 4343 拒绝（无效）9 232 1114343 拒绝（无效）10

232 32 4343 拒绝（无效）11 232 322224343 拒绝（无效）12 232 322 4AS2 拒绝（无效）13 232 322 434拒绝（无效）14 232 322 434311拒绝（无效）15 三角形问题根据下面给出的规格说明，利用等价类划分的方法，给出足够的测试用例。一个程序读入三个整数。把此三个数值看成是一个三角形的三个边。这个程序要打印出信息，说明不是三角形、三角形是三边不等的、是等腰的、还是等边的。 分析题目中给出和隐含的对输入条件的要求： （1）整数（2）三个数（3）非零数（4）正数 （5）两边之和大于第三边（6）等腰（7）等边 如果 a 、 b 、 c 满足条件（ 1 ） ~ （ 4 ），则输出下列四种情况之一： 1)如果不满足条件（5），则程序输出为 " 非三角形 " 。 2)如果三条边相等即满足条件（7），则程序输出为 " 等边三角形 " 。 3)如果只有两条边相等、即满足条件（6），则程序输出为 " 等腰三角形 " 。 4)如果三条边都不相等，则程序输出为 " 一般三角形 " 。 列出等价类表并编号

人工智能导论1-4章作业

《人工智能导论》作业（1-4章） 1．人工智能有哪几个主要的学派？各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同？2．用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。 （定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列） 3．请给出下列描述的语义网络表示： 1)11月5日，NBA常规赛火箭主场对阵小牛，火箭107-76大胜小牛。 2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。李老师从10至12月 给计算机专业学生教授《操作系统原理》。 3)树和草都是植物；树和草都有根和叶；水草是草，生活在水中；果树是树，会结果； 苹果树是果树，结苹果。 4．请用相应谓词公式描述下列语句： 1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球；有的人既喜欢足球又喜欢篮球。 2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。 3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。 4)有一个裁缝，他给所有不自己做衣服的人做衣服。 5)如果星期六不下雨，汤姆就会去爬山。 5．什么是谓词公式的解释？对于公式?x ?y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1，2，3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。 6．什么是合一？求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。 7．把下面谓词公式化为子句集 ?x ?y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y)) ?x (P(x) →?y(P(y)∧R(x,y))

?x (P(x)∧?y(P(y) →R(x,y))) 8．证明下面各题中，G是否是F的逻辑结论？ F1: ?x (P(x) →?y(Q(y)→L(x,y))) F2: ?x (P(x)∧?y(R(y) →L(x,y))) G: ?x (R(x) →~Q(x)) F1: ?z (~B(z)→?y(D(z,y)∧C(y))) F2: ?x (E(x)∧A(x)∧?y (D(x,y) →E(y))) F3: ?y(E(y) →~B(y)) G: ?z (E(z) ∧C(z)) 9．已知：John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。 高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员（也可以都是）。 登山运动员不喜欢雨。 滑雪运动员都喜欢雪。 凡是Mike喜欢的，John就不喜欢。 凡是Mike 不喜欢的，John就喜欢。 Mike喜欢雨和雪。 问：高山俱乐部是否有一个成员，他是登山运动员，但不是滑雪运动员？如果有，他是谁？10．为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论？ 11．何为完备的归结策略？有哪些归结策略是完备的？ 12．何谓搜索？有哪些常用的搜索方法？盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么？13．用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？什么是最优解？在图搜索算法中，OPEN 表和CLOSED表的作用是什么？f(x)有何不同含义？ 14．宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索，何种情况反之？ 15．什么是启发式搜索，g(x)与h(x)各有什么作用？A*算法的限制条件是什么？

小鼠脾脏细胞原代培养及观察计数实验报告-山东大学

小鼠脾脏细胞原代培养及观察计数 【实验目的】 1.学习掌握细胞培养的基本原理以及具体方法，并对小鼠脾细胞进行原代培养； 2.掌握无菌操作的具体过程及无菌操作台的使用； 3.学习掌握染色法鉴别细胞的生死状态的原理及方法； 4.学习使用血球计数板对细胞总数及活细胞数进行计数； 【实验原理】 1.细胞培养 细胞培养指的是在无菌条件下，把动、植物细胞从组织中取出，在体外模拟体的生理环境，使离体的细胞在体外生长和繁殖，并且维持其结构和功能的一种培养技术。动物细胞培养可分为原代培养和传代培养。从供体获得组织细胞，在无菌条件下，用胰蛋白酶消化或机械分散等方法，将动物组织分散成单个细胞开始首次培养长出单层细胞的方法称为细胞的原代培养。当培养的动物细胞生长增殖达到一定密度，形成致密的单层细胞时，用胰蛋白酶将细胞消化分散成单细胞，从一个容器中以1：2或其他比例转移到另一个容器中扩大培养的方法，称为细胞的传代培养。传代培养的累计次数就是细胞的培养代数。 高等生物是由多细胞构成的整体，在整体条件下要研究单个细胞或某一群细胞在体的功能活动是十分困难的。但如果把活细胞拿到体外培养、增殖并进行观察和研究，则要方便和简单得多。被培养的动物细胞是非常好的实验对象和实验研究材料，对体外培养的活细胞进行研究可以帮助人类揭开生、老、病、死的规律，探索优生、抗衰老和防治各种疾病的途径和机制，也可以人为地诱导和改变细胞的遗传性状和特性，使其向有利于人类健康长寿的方向发展。因此动物细胞体外培养技术是研究细胞分子机制非常重要的实验手段，被广泛应用于医学、生物技术、基因工程等研究领域。 细胞培养的意义:具有其他生物技术无可比拟的优点；培养条件易改变和控制，便于单因子分析；便于人们直接对细胞结构、细胞生长及发育等过程的观察；在生物学的各个领域（如分子生物学、细胞生物学、遗传学、免疫学、肿瘤学及病毒学等）已被广泛应用。 细胞培养的局限性：在脱离机体复杂环境下，细胞培养条件与躯体环境有一定距离；观察到的结果有时难以正确反映机体的状况；细胞培养得到的产物少。 培养细胞的条件有水的质量、无菌环境，最适温度、渗透压、气体条件、最适PH、营养条件和培养基质等。 2.细胞死活鉴定 细胞生死状态的鉴别方法主要是化学染色法和荧光染色法。 活细胞和死亡细胞在生理技能和性质上主要存在一下差异： ①细胞膜通透性的差异：活细胞的细胞膜是一种选择性膜，对细胞起保护和屏障作用，只允许物质选择性地通过；而细胞死后，细胞膜受损，其通透性增加。基于此，发展出了以台盼蓝、伊红、苯胺黑、赤藓红、甲基蓝以及荧光染料碘化丙啶或溴化乙啶等为染料鉴别细胞生死状态的方法，上述染料能使死亡细胞着色，而活细胞不被着色。此外，应用植物质壁分离的性质也可鉴定植物细胞的生死状态。活细胞的原生质具有选择透过性，死细胞因其原生质的选择透过性已遭破坏，故与高渗透压溶液接触时不产生质壁分离。 ②代上的差异：活细胞中新代作用强，细胞的酶具有较强的活性和还原能力。基于此，发展处了以荧光素二乙酸酯（FDA）、荧光素二丙酸酯、荧光素二丁酸酯或荧光素二苯甲酰酯等酯化的荧光素鉴别细胞生死状态的方法，上述酯化的荧光素亲脂性提高，容易被细胞吸收进入，活细胞的酯酶具有较强的活性，可将酯化的荧光素分解而释放出能发荧光的荧光素，该物质不能自由透过活的细胞膜，积累在细胞，荧光显微镜下显示有明亮的绿色或黄绿色荧光；而死亡细胞的酯酶因失去活性，不能分解酯化的荧光素，荧光显微镜下显示不发光。另外，可用亚甲基蓝为染料鉴定酵母细胞的生死状态。亚甲基蓝是一无毒染料，氧化型为蓝色，还原型为无色。活细胞因具有较强的还原能力，能使亚甲蓝从蓝色的氧化型变成无色的还原型，故活的酵母细胞在用亚甲基蓝染色后显示无色；死亡酵母细胞或代缓慢的衰老酵母细胞，因无还原能力或还原能力极弱，使亚甲蓝仍处于氧化态，故呈现蓝色或淡蓝色。 3.血球计数板的使用

人工智能导论实验

人工智能导论 实验报告 姓名：蔡鹏 学号：1130310726 实验一

一、实验内容 有如下序列，试把所有黑色格移到所有白色格的右边，黄色格代表空格，黑色格和白色格可以和距离不超过三的空格交换。 二、实验代码 #include #include #include #define N 10 #define inf 9999 int g=999; void tree_gener(struct node *fn,struct node *root); struct node { char seq[7]; int f,g,n; struct node *sn[N]; }; struct stack { int num; struct node *n[50]; }; void Enstack(struct node *sn,struct stack *S) { S->n[S->num]=sn; S->num++; } struct node *Destack(struct stack *S) { S->num--; return S->n[S->num]; } void find_min_f(struct node *root) { int i; struct node *n,*min; struct stack S; S.num=0; min=root;

Enstack(root,&S); while(S.num!=0) { n=Destack(&S); if(n->f < min->f) { min=n; } for(i=0;in;i++) { Enstack(n->sn[i],&S); } } tree_gener(min,root); if(g>min->g) { printf("seq:%c %c %c %c %c %c %c | g:%d \n",min->seq[0],min->seq[1],min->seq[2],min->seq[3],min->seq[4],min->seq[5],min->seq[6],min->g); } g=min->g; } void swap(struct node *sn,struct node *fn,int n,int m) { int i; for(i=0;i<7;i++) { sn->seq[i]=fn->seq[i]; } sn->seq[n]=fn->seq[m]; sn->seq[m]=fn->seq[n]; } int calcu_h(char seq[]) { int m=0,n=0,i; for(i=0;i<7;i++) { if(seq[i]=='B') { m++; } if(seq[i]=='W')

人工智能实验报告

人工智能课程项目报告 姓名： 班级：二班

一、实验背景 在新的时代背景下，人工智能这一重要的计算机学科分支，焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计，作为计算机专业的学生， 了解他，学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法（仅分类0和1）四、实验内容 使用knn算法： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify（）进行测试 4.依据k的值，得出结果 使用逻辑回归： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07，迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理，根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy（库）+ notepad++（编辑）

Python这一语言的发展是非常迅速的，既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法： 训练数据1934个，测试数据有946个。

数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件，文件里面包含三个函数，一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量：img2vector(filename):，一个用 来加载整个数据库loadDataSet():，最后就是实现测试。

山东大学计算机网络实验报告

计算机网络试验报告 学院：计算机科学与技术学院 班级：13计基地

目录 一、实验简述 (3) 二、实验内容 (3) 实验一：双队列模型 (3) 一、实验模型 (3) 二、具体实现 (3) 三、结果展示 (4) 实验二：802.11 无线竞争模型 (6) 一、实验模型 (6) 二、具体实现 (6) 三、实验结果 (6) 1.图表结果 (6) 2.数据结果 (8) 三、实验感想 (8) 一、双队列单服务器 (8) 二、802.11无限竞争模型 (8)

一、实验简述 实验一要求采用尽量公平的调度算法，实现一个服务器服务2个队列的功能。且满足以下条件：到达包数是泊松过程（Poisson process）；服务时间是指数分布（exponentially distributed）；只有一部服务器（server）；队列长度无限制；可加入队列的包数为无限。 实验二基于802.11协议采用二进制指数回退算法，没有中央控制器的调度算法实现对五个站的调度机制。要求尽可能达到公平。 二、实验内容 实验一：双队列模型 一、实验模型 本次计算机网络实验主要是关于服务器处理包的过程模拟，其中一个重要的基础排队模型是M/M/1 排队模型。M/M/1排队模型是一种单一服务器（single-server）的排队模型，有以下主要特点： 1.到达人数是泊松过程(Poisson process) 2.服务时间是指数分布(exponentially distributed) 3.只有一台服务器(server) 4.队列长度无限制 5.可加入队列的人数为无限 M/M/1排队模型在任何状态下，只有两种事情可能发生： 1.有人加入队列。如果模型在状态k，它会以速率λ进入状态k + 1 2.有人离开队列。如果模型在状态k（k不等于0），它会以速率μ进入状 态k -1 二、具体实现 1.赤字轮询算法 赤字轮询算法引入赤字的概念, 即在较长时间统计平均意义上平衡各条流所获得的吞吐量。因为各流之间不同业务造成的数据包大小的差异以及各流内部数据包大小的不同都可能造成在一个轮询周期内各虚拟队列所发送的字节数具有较大偏差。 DRR算法为每个虚拟队列维护一个赤字字节数, 使得本次轮询未能发送的字节会在下一次甚至下几次轮询过程中得到补偿。具体过程如下：将有

人工智能实验报告

《一人工智能方向实习一》 实习报告 专业：计算机科学与技术 班级：12419013 学号: 姓名: 江苏科技大学计算机学院 2016年3月

实验一数据聚类分析 一、实验目的 编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容 k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段 k-means算法接受参数k ;然后将事先输入的 n个数据对象划分为 k个聚类以便使得 所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高 四、实验条件 Matlab2014b 五、实验步骤 (1)初始化k个聚类中心。 (2)计算数据集各数据到中心的距离，选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3)计算(2)分类后，k个类别的中心(即求聚类平均距离) (4)继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化) 六、实验代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mai n.m % k-mea ns algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all ; load fisheriris ; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2), 'ko' ,'MarkerSize' ,4); title( 'fisheriris dataset' , 'FontSize' ,18, 'Color' , 'red'); [idx,ctrs] = kmea ns(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2), 'ro' , 'MarkerSize' ,4); hold on;

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